Page 19 - 《应用声学）》2023年第5期

第 42 卷 第 5 期 张皓宇等： 基于超声射频信号的支持向量机双参量 B 线识别方法 911

的能量按公式(7)计算： 其中，κ (x i , x j )称为核函数，用于降低升维后特征空
N 间的计算复杂度。本文主要使用的核函数为高斯核
∑ 2
E(X) = |X j | , (7) 函数：
j=1 [ ]
2
∥x i − x j ∥
式 (7) 中，E(X) 为 RF 信号元素 X 的能量，N 为元 κ (x i , x j ) = exp − . (11)
2σ 2
素 X 中数据点的数量，X j 是元素 X 中第 j 个数据
本研究从肺超声 RF 数据提取的多个特征参数
点的幅值。
组成的二维原始空间均为线性不可分，故采用非线
1.2 基于非线性SVM的分类识别 性SVM进行识别分类。

SVM是一种监督学习方式的二分类模型，其决
2 结果与分析
策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，是一
种具有稀疏性和稳健性的分类器，可以对线性可分 2.1 实验数据的获取
的样本进行较准确的二元分类。对于线性不可分的
本实验选用西安交通大学医学院实验动物中
学习样本，非线性 SVM 利用核函数，通过非线性映
心提供的实验6只白兔，平均体质量2.3 kg。实验器
射算法将二位线性不可分的样本映射到高维特征
材和药品包括兔台、兔子固定箱、5 mL 注射器、留
空间中，使得样本点再高维空间线性可分，采用与
置针、0.9% 氯化钠溶液、分析纯油酸、异氟烷。实验
线性 SVM 相同的间隔最大化原则学习得到非线性
仪器采用 Sonix Touch 超声诊断系统，线阵超声探
SVM模型。
头，频率4 ∼ 10 MHz。美国MATRX动物呼吸麻醉
对于n维特征空间，目标超平面为
机，氧气流量 400 mL/min，异氟烷麻醉挥发罐档位
T
w x + b = 0. (8) 2 ∼ 4。
实验前对实验兔禁食8 H，并称重，将实验兔俯
其中，w = (w 1 , w 2 , · · · , w n ) 为法向量；b 为位移项。
卧位放入兔子固定箱，佩戴呼吸麻醉机面罩，调整氧
求解最大超平面：
气流量至 400 mL/min，麻醉挥发罐档位调至 3 档，
1 2 ( T )
min ∥w∥ s.t. y i w ϕ (x i ) + b > 1. (9) 待兔子麻醉后撤下兔子固定箱，仰卧位固定于兔台，
w,b 2
胸部备皮。由左右两侧第四、第五肋间对肺进行超
利用拉格朗日乘子法，结合特征空间多维特征，
声检查，留取正常无B线、具有明显胸膜线和A线的
得到其对偶问题：
肺部超声图 (图 1(a)) 和 RF 数据。按 0.1 mL/kg 经
m m m
∑ 1 ∑ ∑ 耳缘静脉注射分析纯油酸，制备急性肺损伤模型，每
max α α i − α i α j y i y j κ (x i , x j ) ,
2
i=1 i=1 j=1 (10) 隔 1 min 进行一次肺超声检查，记录肺超声图像由
m
∑
s.t. α i y i = 0, a i > 0, 存在少量 B 线(图1(b))到存在弥漫性 B线(图1(c))
i=1 过程的RF数据和对应的超声图像共100组。

(a) ൤࣢ᐵ(Aጳ) (b) ࠶᧚Bጳ (c) ह໬ভBጳ
图 1 肺超声图
Fig. 1 Images of lung ultrasound